Threelogic, empresa asturiana que ofrece servicios de analítica avanzada, visión por computador, procesamiento de lenguaje natural y protección de sistemas y datos frente a ciberamenazas, cotizará en BME Growth.
Miguel Ángel Valero
Valtteri Ahti, Chief Investment Strategist y Head of Investment Research de la gestora nórdica Evli, asegura que los ganadores de la carrera de la inteligencia artificial (IA) serán aquellas compañías que sepan entender a largo plazo los avances en robótica, automatización, y autonomía que se están produciendo, y que hayan construido modelos de negocio rentables.
La inteligencia artificial está impulsando una inversión récord. A diferencia de lo que sucedió durante la burbuja de internet, la capacidad no se está desplegando antes que la demanda, sino en respuesta a la demanda -la escasez de chips, energía e instalaciones son las principales limitaciones-.
El boom continuará porque las empresas tecnológicas más grandes no tienen otra opción que comprometerse; si no lo hacen, corren el riesgo de quedarse atrás el día de mañana. Y dado que la IA se entiende mejor como una evolución paso a paso que como una revolución, el boom de internet y su disrupción a gran escala no son el modelo en el que fijarse para lo que se avecina.
Nueve de las diez empresas más grandes del S&P 500 son firmas tecnológicas. Por orden de su valor de mercado, son Nvidia, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta, Broadcom, Tesla y Oracle. Juntas, representan alrededor del 40% del índice.
Estas empresas están ahora profundamente involucradas en el despliegue de la Inteligencia Artificial que está impulsando los mercados de valores. La escala de las inversiones para facilitar la adopción de la IA es histórica, aunque no sin precedentes. Este año, Microsoft, Amazon, Google y Meta se han comprometido a gastar cerca de 350.000 millones$ para la construcción de centros de datos en todo el mundo.
Actualmente, la inversión en centros de datos en EEUU ronda los 200.000 millones$ al año, lo que equivale a alrededor del 0,7% del PIB. Aunque considerable, sigue siendo inferior al de etapas anteriores de gasto en infraestructura transformadora.
Durante la gran expansión de las redes ferroviarias en el siglo XIX, la inversión anual alcanzó entre el 2% y el 3% del PIB en EEUU. La expansión de la electricidad en las décadas de 1920 y 1930 requirió un nivel similar de gasto en servicios públicos. Incluso el boom de internet y de las telecomunicaciones a finales del milenio pasado, generó un pico de gasto que se situó cerca del 1,2% del PIB.
En comparación, el actual boom de los centros de datos impulsado por la Inteligencia Artificial, es menor en términos relativos, pero está acelerándose. Dada la velocidad con la que tanto los consumidores como las empresas están incorporando el uso de la IA es razonable esperar que la inversión siga creciendo.
La demanda está superando a la oferta
Existen algunas preocupaciones respecto a la sobreinversión en centros de datos, tal y como ocurrió durante el boom de internet a finales de la década de 1990. En el apogeo del boom de las puntocom, se gastaron sumas enormes en la instalación de cables de fibra óptica para anticiparse a una fuerte subida del tráfico en el futuro. Algunas estimaciones sugerían que a principios de la década de 2000, hasta el 85% de la capacidad de fibra óptica instalada en EEUU no se utilizaba.
La diferencia clave es que esta vez las empresas no están desplegando capacidades para satisfacer anticipadamente la demanda futura; más bien, no pueden satisfacer la demanda actual. Amazon, Microsoft y Google señalan que la demanda para la computación está superando lo que pueden suministrar, porque se ve frenada por cuellos de botella en los chips, la energía y las instalaciones físicas.
La creciente demanda de IA se refleja perfectamente en OpenAI, que dice que tiene más de 700 millones de usuarios semanales, el crecimiento más rápido jamás registrado por una aplicación. La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, explicó con cierta sorna en la conferencia anual de tecnología de Goldman Sachs lo que piensa: cada lunes, en la llamada regular con Microsoft, reitera la misma petición: más computación.
Algunos inversores están preocupados porque los precios actuales estén muy por debajo del costo de computación, lo que podría provocar que los modelos de negocio de empresas como OpenAI no fueran rentables. La compañía cobra solo 20$ al mes por el uso de ChatGPT, muy por debajo de los costos actuales de computación. Como muchas empresas en crecimiento, está dispuesta a quemar efectivo en busca de escalar, asumiendo que los beneficios pueden alcanzarse una vez que el ritmo de crecimiento se vaya acortando.
Los costos de la Inteligencia Artificial bajarán. La ley de Moore -el número de transistores se dobla cada dos años aproximadamente-, ha reducido a la mitad el coste de la potencia de computación, aunque es más una tendencia empírica que una ley de la física.
El dilema del prisionero
La carrera para la construcción de centros de datos entre Microsoft, Amazon, Google y Meta está impulsada no sólo por razones comerciales, sino también por consideraciones estratégicas. En teoría, las empresas estarían en mejor situación si moderasen el gasto en IA pero en la práctica, el miedo a ser superadas en gasto -y por tanto, en el ritmo de crecimiento- hace que ninguna está dispuesta a retroceder.
El resultado es una sobreinversión por parte de las empresas desde una perspectiva a corto plazo, pero que es racional en términos estratégicos. Ningún líder tecnológico quiere ser recordado como el que desperdició el boom de la IA. Esta trampa competitiva puede ser la razón más sólida por la que el boom de la inteligencia artificial continuará.
¿Quién captura el valor en la transición tecnológica?
Los cambios tecnológicos crean ganadores y perdedores. Durante el boom de internet, las empresas que venden "picos y palas" como Cisco, no fueron las ganadoras. Los proveedores de infraestructura como las empresas de telecomunicaciones tuvieron aún peor suerte. El verdadero valor se acumuló en lel ámbito de las aplicaciones: Microsoft para las empresas, Google y Amazon en el lado del consumidor.
Muchos de los ganadores ni siquiera estaban presentes durante la llegada de internet. El iPhone facilitó nuevas aplicaciones como Facebook y Uber. La computación en la nube generó más disrupción en el lado de las empresas, con ganadores como Salesforce, Adobe y Microsoft.
La transición de la IA no seguirá exactamente el modelo del despliegue de internet en la década de 1990. En esencia, la IA es un modelo estadístico aplicado a conjuntos de datos muy grandes. En términos generales, sus avances recientes se deben a dos factores: el uso de procesadores gráficos, que son muy eficientes en la multiplicación de matrices, y los enormes conjuntos de datos acumulados durante tres décadas de uso de Internet. La combinación de ambos factores ha permitido que los modelos se vuelvan muy sofisticados, como se puede ver en ChatGPT.
A la hora de la práctica, muchos problemas pueden resolverse mediante modelizaciones estadísticos. ¿Qué vídeo es más probable que vea un usuario a continuación? ¿Cómo debería reaccionar un coche sin conductor en una situación determinada? ¿Cuál es la trayectoria probable de un dron, dados sus parámetros de lanzamiento? La IA es muy adecuada para resolver este tipo de preguntas.
A corto plazo, la tecnología se aplicará a los problemas más fáciles y más rentables. Esto significa que la publicidad estará más ajustada al target, feeds de redes sociales más atractivos, y servicios digitales más eficientes. Con el tiempo, los modelos se extenderán a retos más complejos, desde la robótica hasta los sistemas autónomos.
La IA es resultado más de una evolución que una revolución. El nacimiento de internet fue transformador y destruyó industrias enteras: periódicos, cadenas de alquiler de videos y otras, reemplazándolas por empresas tecnológicas. La IA es evolutiva más que revolucionaria. Es por ello más probable que las empresas grandes se adapten, antes de que se las lleve la corriente.
Uber podría acabar beneficiándose de los robotaxis; empresas SaaS como Salesforce podrían aprovechar la IA agencial en lugar de ser sustituidas por una codificación de IA más sencilla; Google ya ha modificado su buscador para que cuente con asistencia de IA, y la publicidad de Meta se ha visto reforzada gracias a una mejor segmentación.
Los protagonistas de la era de Internet eran las tiendas de alquiler de vídeos; los de la era de la IA son gigantes tecnológicos globales que están impulsando el cambio. Los modelos Gemini de Google encabezan las descargas de la Apple Store, Microsoft tiene una participación en OpenAI, y Amazon desarrolla hardware personalizado a través de Annapurna Labs en colaboración con Anthropic.
A largo plazo, solo los paranoicos sobreviven
Esto no significa que los líderes de hoy sean invulnerables. Intel parecía inexpugnable en la década de 1990, capturando la mayor parte de las ganancias de la industria de PC junto con Microsoft, pero luego flaqueó ante Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Los errores estratégicos y los cambios tecnológicos aún pueden reordenar la jerarquía.
A corto plazo, la IA provocará crecientes cambios. A largo plazo, facilitará avances más imaginativos en robótica, autonomía y computación cuántica. La gente tiende a sobrestimar el cambio a corto plazo y subestimarlo a largo plazo.
Quizás esto refleje simplemente nuestra dificultad para comprender el poder del interés compuesto: pequeños cambios se van acumulando hasta convertirse en maravillas. Como se dice que Albert Einstein bromeó: "El interés compuesto es la octava maravilla del mundo. Quien lo entiende, lo gana... quien no lo entiende, lo paga".
Treelogic debutará en BME Growth
Por otra parte, Treelogic, con sede en Asturias, es una empresa tecnológica especializada en el desarrollo de soluciones avanzadas para la transformación digital de empresas e instituciones. Fundada en 2018, su actividad se centra en áreas clave como la IA, la ciberseguridad y la salud digital.
La compañía ofrece servicios en analítica avanzada, visión por computador, procesamiento de lenguaje natural y protección de sistemas y datos frente a ciberamenazas. Además, desarrolla herramientas propias para el ámbito sanitario, como sistemas de triaje estructurado para urgencias, y soluciones IT personalizadas que mejoran la eficiencia operativa. Con un fuerte compromiso con la I+D, participa en proyectos europeos aplicando tecnologías disruptivas como Big Data e IA en sectores como la salud, la industria y la energía.
